空中花園屬于期貨日內突破策略，是一個相對“粗暴”的策略，
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一般來說，如果開盤突破就入場，出錯率較高，而這一策略增加了額外的條件，也就是開盤時要大幅高開或者低開，形成一個空窗，然后再根據是否突破上下軌來進行開倉判斷，對于高開或者低開的幅度要求較高，一般是超過1%，
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本策略基于傳統空中花園策略進行改進，傳統策略下是開盤時滿足高開或低開時開倉，收盤平倉，按照網上搜羅的資料，都是需要定義上下軌做下單判斷，但筆者此時遇到一個邏輯問題，就是該如何定義“第一根k線”這一說法，
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筆者的策略是基于60s的bar資料，那么“第一根k線”就是指開盤后的第一分鐘的資料，基于“第一根k線”的資料，即可引出本策略的交易條件——對于每一分鐘都判斷分鐘線的收盤價是否突破上軌或者跌穿下軌（高開僅需判斷是否突破上軌，低開僅需判斷是否跌穿下軌），
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一、策略邏輯：
1、判斷當天高開或低開時，即當開盤價≥昨天收盤價1.01 或開盤價≤昨天收盤價0.99 ，如果為高開，則進入第二步，低開則進入第三步，
2、定義上軌＝第一根K線的最高價；如果突破上軌則進入第四步，
3、定義下軌＝第一根K線的最低價；如果突破下軌則進入第五步，
4、價格突破上軌，則買入開倉，
5、價格跌穿下軌，則賣出開倉，
6、第二天開盤平所有持倉，
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二、資料準備：
獲得市場上從2020年10月份所有上市的商品期貨不同品種的主力合約1分鐘行情資料，并過濾掉當天沒有交易的期貨合約（在仿真模式下，這并不需要），同時，若在仿真模式下，需要修改獲取當天開盤價的方式，這一點在本策略的注釋下有說明，
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三、策略評價：
該策略在震蕩市場且市場景氣的情況下，能得到一個較好的結果，以下為該策略在2020年10月份的回測結果：
?該回測結果由掘金量化終端生成
策略的初始資金為35,000,000元，回測結束后的總資金為45,440,687.93元，累計收益率為29.83%，年化收益率為362.94%，最大回撤僅為0.51%，夏普比率達4.91 ，
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如需要對該策略進一步改進的話，可以對高開的期貨合約加入看空的規則，對低開的期貨合約加入看漲的規則，最終策略因人而異，
四、策略原始碼
# coding=utf-8
from __future__ import print_function, absolute_import
from gm.api import *
import string
import pandas as pd
def get_main_future(context):
'''
此函式用于獲取全市場當前時間的主力合約
'''
#查詢全市場期貨合約
ins_data = get_instruments(sec_types=4, df=True)
#篩選掉已經退市的合約
live_future = ins_data[ins_data['delisted_date'] > context.now.strftime('%Y-%m-%d')]
#回傳當前日期的前一個交易日時間
last_day = get_previous_trading_date(exchange='SHFE', date=context.now.strftime('%Y-%m-%d'))
#獲取全市場期貨合約前一個交易日的資訊
future = get_history_instruments(symbols=live_future['symbol'].tolist(), start_date=last_day, end_date=last_day, df=True)
#對期貨合約代碼做處理，處理成為‘交易所+名稱’的格式
future['name'] = future.apply(lambda x: x['symbol'].rstrip(string.digits), axis=1)
#將當前成交量最大的規則篩選出主力合約
future['max_position'] = future.groupby('name')['position'].transform('max')
#取出主力合約代碼
main_future = future[(future['position'] == future['max_position']) & (future['position'] > 0)]['symbol'].tolist()
#回傳主力合約代碼
return main_future
# 策略中必須有init方法以上僅展示部分代碼，完整代碼請點擊下方地址獲取，
經典日內策略——空中花園（附原始碼） - 掘金量化社區 - 量化交易者的交流社區
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